Contextual image classification
சூழல் பட வகைப்பாடு, கணினி பார்வையில் முறை அங்கீகாரத்தின் ஒரு தலைப்பு, படங்களில் உள்ள சூழல் தகவல்களின் அடிப்படையில் வகைப்பாட்டின் அணுகுமுறையாகும். "சூழல்" என்றால் இந்த அணுகுமுறை அருகிலுள்ள பிக்சல்களின் உறவில் கவனம் செலுத்துகிறது, இது அக்கம் என்றும் அழைக்கப்படுகிறது. இந்த அணுகுமுறையின் குறிக்கோள் சூழல் தகவல்களைப் பயன்படுத்தி படங்களை வகைப்படுத்துவதாகும். அறிமுகம் செயலாக்க மொழியைப் போலவே, சூழல் வழங்கப்படாவிட்டால் ஒரு சொல் பல அர்த்தங்களைக் கொண்டிருக்கலாம், மேலும் வாக்கியங்களுக்குள் உள்ள வடிவங்கள் மட்டுமே நாம் அக்கறை கொண்ட தகவல் பிரிவுகள். படங்களைப் பொறுத்தவரை, கொள்கை ஒன்றே. வடிவங்களைக் கண்டறிந்து அவற்றுடன் சரியான அர்த்தங்களை இணைக்கவும். கீழே விளக்கப்பட்டுள்ள படம் போல, படத்தின் ஒரு சிறிய பகுதி மட்டுமே காட்டப்பட்டால், படம் எதைப் பற்றியது என்பதைக் கூறுவது மிகவும் கடினம். படத்தின் மற்றொரு பகுதியை முயற்சித்தால் கூட, படத்தை வகைப்படுத்துவது இன்னும் கடினம். இருப்பினும், படத்தின் சூழலை நாம் அதிகரித்தால், அதை அங்கீகரிப்பது அதிக அர்த்தமுள்ளதாக இருக்கும். முழு படங்களும் கீழே காட்டப்பட்டுள்ளபடி, கிட்டத்தட்ட அனைவரும் அதை எளிதாக வகைப்படுத்தலாம். பிரிவினை செயல்முறையின் போது, சூழல் தகவல்களைப் பயன்படுத்தாத முறைகள் சத்தம் மற்றும் மாறுபாடுகளுக்கு உணர்திறன் கொண்டவை, எனவே பிரிவினையின் விளைவாக நிறைய தவறாக வகைப்படுத்தப்பட்ட பகுதிகள் இருக்கும், மேலும் பெரும்பாலும் இந்த பகுதிகள் சிறியவை (எ. கா., ஒரு பிக்சல்). மற்ற நுட்பங்களுடன் ஒப்பிடும்போது, இந்த அணுகுமுறை சத்தம் மற்றும் கணிசமான மாறுபாடுகளுக்கு வலுவானது, ஏனெனில் இது பிரிவுகளின் தொடர்ச்சியை கணக்கில் எடுத்துக்கொள்கிறது. இந்த அணுகுமுறையின் பல முறைகள் கீழே விவரிக்கப்படும். பயன்பாடுகள் பெயரிடப்பட்ட படத்திற்கு பிந்தைய செயலாக்க வடிப்பானாக செயல்படுகிறது இந்த அணுகுமுறை சத்தத்தால் ஏற்படும் சிறிய பகுதிகளுக்கு எதிராக மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும். இந்த சிறிய பகுதிகள் பொதுவாக சில பிக்சல்கள் அல்லது ஒரு பிக்சலால் உருவாகின்றன. மிகவும் சாத்தியமான முத்திரை இந்த பிராந்தியங்களுக்கு ஒதுக்கப்பட்டுள்ளது. இருப்பினும், இந்த முறையில் ஒரு குறைபாடு உள்ளது. சிறிய பகுதிகளும் சத்தத்தை விட சரியான பகுதிகளால் உருவாக்கப்படலாம், மேலும் இந்த விஷயத்தில் முறை உண்மையில் வகைப்பாட்டை மோசமாக்குகிறது. இந்த அணுகுமுறை ரிமோட் சென்சிங் பயன்பாடுகளில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. செயலாக்கத்திற்குப் பிந்தைய வகைப்பாட்டை மேம்படுத்துதல் இது இரண்டு கட்ட வகைப்பாட்டு செயல்முறையாகும்ஃ ஒவ்வொரு பிக்சலுக்கும், பிக்சலை லேபிள் செய்து, அதற்கு ஒரு புதிய அம்ச திசையனை உருவாக்கவும். புதிய அம்ச திசையனைப் பயன்படுத்தி, முந்தைய கட்டங்களில் பிக்சல்களை இணைப்பதற்கு இறுதி லேபிளை ஒதுக்க சூழல் தகவல்களை இணைக்கவும் ஒற்றை பிக்சல்களைப் பயன்படுத்துவதற்குப் பதிலாக, அண்டை பிக்சல்களை சூழல் தகவல்களால் பயனடையும் ஒரே மாதிரியான பகுதிகளுடன் இணைக்கலாம். மேலும் இந்த பகுதிகளை வகைப்படுத்துவதற்கு வழங்கவும். அக்கம்பக்கத்தில் இருந்து பிக்சல் அம்சத்தைப் பெறுதல் அண்டை பிக்சல்கள் கொண்டு செல்லும் சூழல் தகவல்களைச் சேர்ப்பதன் மூலம் அசல் நிறமாலை தரவைச் செறிவூட்டலாம் அல்லது சில சந்தர்ப்பங்களில் மாற்றலாம். இந்த வகையான முன் செயலாக்க முறைகள் கடினமான பட அங்கீகாரத்தில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. வழக்கமான அணுகுமுறைகளில் சராசரி மதிப்புகள், மாறுபாடுகள், அமைப்பு விளக்கம் போன்றவை அடங்கும். நிறமாலை மற்றும் இடஞ்சார்ந்த தகவல்களை இணைத்தல் வகைப்பாட்டாளர் சாம்பல் நிலை மற்றும் பிக்சல் சுற்றுப்புறத்தை (சூழல் தகவல்) பிக்சல்களுக்கு லேபிள்களை ஒதுக்க பயன்படுத்துகிறார். அத்தகைய சந்தர்ப்பத்தில் தகவல் என்பது நிறமாலை மற்றும் இடஞ்சார்ந்த தகவல்களின் கலவையாகும். பேயஸ் குறைந்தபட்ச பிழை வகைப்பாட்டால் இயக்கப்படும் படத் தரவுகளின் சூழல் வகைப்பாடு பேயஸ் குறைந்தபட்ச பிழை வகைப்பாட்டை அடிப்படையாகக் கொண்டது (இது ஒரு அப்பாவியான பேயஸ் வகைப்பாட்டாளர் என்றும் அழைக்கப்படுகிறது). பிக்சலை வழங்கவும்ஃ ஒரு பிக்சல் என குறிக்கப்படுகிறது. ஒவ்வொரு பிக்சலின் அருகிலும் ஒரு திசையன் உள்ளது மற்றும் இவ்வாறு குறிக்கப்படுகிறது. அண்டை திசையனில் உள்ள மதிப்புகள் இவ்வாறு குறிக்கப்படுகின்றன. ஒவ்வொரு பிக்சலும் திசையனால் வழங்கப்படுகிறது அருகிலுள்ள பிக்சல்களின் லேபிள்கள் (வகைப்பாடு) ஒரு திசையனாக வழங்கப்படுகின்றன, இங்கே ஒதுக்கப்பட்ட வகுப்பைக் குறிக்கிறது. ஒரு திசையன் பிக்சல் இல்லாமல் அக்கம்பக்கத்தில் உள்ள லேபிள்களை வழங்குகிறது அக்கம்பக்கம்ஃ அக்கம்பக்கத்தின் அளவு. அளவில் எந்த வரம்பும் இல்லை, ஆனால் இது ஒவ்வொரு பிக்சலுக்கும் ஒப்பீட்டளவில் சிறியதாக கருதப்படுகிறது. ஒரு நியாயமான அளவிலான சுற்றுப்புறம் 4-இணைப்பு அல்லது 8-இணைப்பு (சிவப்பு என்று குறிக்கப்பட்டு மையத்தில் வைக்கப்படுகிறது) இருக்கும். கணக்கீடுஃ ஒரு பிக்சலில் குறைந்தபட்ச பிழை வகைப்பாட்டைப் பயன்படுத்துங்கள், ஒரு வர்க்கம் பிக்சலை வழங்குவதற்கான நிகழ்தகவு அனைத்திலும் மிக அதிகமாக இருந்தால், அதன் வகுப்பாக ஒதுக்குங்கள். சூழல் வகைப்பாட்டு விதி கீழே விவரிக்கப்பட்டுள்ளது, இது அம்ச திசையனைப் பயன்படுத்துகிறது. பின்புற நிகழ்தகவைக் கணக்கிட பேயஸ் சூத்திரத்தைப் பயன்படுத்தவும் திசையன்களின் எண்ணிக்கை படத்தில் உள்ள பிக்சல்களின் எண்ணிக்கைக்கு சமம். வகைப்பாட்டாளர் ஒவ்வொரு பிக்சலுக்கும் தொடர்புடைய ஒரு திசையனைப் பயன்படுத்துகிறார், மேலும் திசையன் பிக்சலின் சுற்றுப்புறத்திலிருந்து உருவாக்கப்படுகிறது. சூழல் பட வகைப்பாட்டின் அடிப்படை படிகள்ஃ ஒவ்வொரு பிக்சலுக்கும் அம்ச திசையனைக் கணக்கிடுங்கள். நிகழ்தகவு விநியோகத்தின் அளவுருக்களைக் கணக்கிடுங்கள் மற்றும் பின்புற நிகழ்தகவுகள் மற்றும் அனைத்து லேபிள்களையும் கணக்கிடுங்கள். பட வகைப்பாட்டின் முடிவைப் பெறுங்கள். வழிமுறைகள் டெம்ப்ளேட் பொருத்தம் டெம்ப்ளேட் பொருத்தம் இந்த அணுகுமுறையின் "முரட்டுத்தனமான சக்தி" செயல்படுத்தலாகும். முதலில் வார்ப்புருக்களின் தொகுப்பை உருவாக்கி, பின்னர் ஒரு வார்ப்புருவுடன் பொருந்தக்கூடிய படத்தில் சிறிய பகுதிகளைத் தேடுங்கள். இந்த முறை கணக்கீட்டு ரீதியாக உயர்ந்தது மற்றும் திறமையற்றது. இது முழு செயல்முறையின் போது ஒரு முழு வார்ப்புருக்கள் பட்டியலை வைத்திருக்கிறது மற்றும் சேர்க்கைகளின் எண்ணிக்கை மிகவும் அதிகமாக உள்ளது. ஒரு பிக்சல் படத்திற்கு, அதிகபட்ச சேர்க்கைகள் இருக்கலாம், இது அதிக கணக்கீட்டிற்கு வழிவகுக்கிறது. இந்த முறை ஒரு மேல் கீழ் முறை மற்றும் பெரும்பாலும் அட்டவணை தேடல் அல்லது அகராதி தேடல் என்று அழைக்கப்படுகிறது. கீழ்-வரிசை மார்கோவ் சங்கிலி மார்கோவ் சங்கிலியை முறை அங்கீகாரத்திலும் பயன்படுத்தலாம். ஒரு படத்தில் உள்ள பிக்சல்கள் சீரற்ற மாறிகளின் தொகுப்பாக அங்கீகரிக்கப்படலாம், பின்னர் பிக்சல்களுக்கு இடையிலான உறவைக் கண்டறிய கீழ் வரிசை மார்கோவ் சங்கிலியைப் பயன்படுத்தலாம். படம் ஒரு மெய்நிகர் வரியாகக் கருதப்படுகிறது, மேலும் இந்த முறை நிபந்தனை நிகழ்தகவைப் பயன்படுத்துகிறது. ஹில்பர்ட் இடைவெளி நிரப்பும் வளைவுகள் ஹில்பர்ட் வளைவு முழு படத்திலும் ஒரு தனித்துவமான வடிவத்தில் இயங்குகிறது, இது ஒவ்வொரு பிக்சலையும் இரண்டு முறை பார்வையிடாமல் கடந்து ஒரு தொடர்ச்சியான வளைவை வைத்திருக்கிறது. இது விரைவானது மற்றும் திறமையானது. மேலே குறிப்பிட்டுள்ள கீழ்-வரிசை மார்கோவ் சங்கிலி மற்றும் ஹில்பர்ட் விண்வெளி நிரப்பும் வளைவுகள் படத்தை ஒரு கோடு கட்டமைப்பாகக் கருதுகின்றன. எவ்வாறாயினும், மார்கோவ் மெஷ்கள் இரு பரிமாண தகவல்களை கணக்கில் எடுத்துக் கொள்ளும். சார்பு மரம் என்பது தோராயமான நிகழ்தகவு விநியோகங்களுக்கு மர சார்பு முறையைப் பயன்படுத்தும் ஒரு முறையாகும். குறிப்புகள் வெளிப்புற இணைப்புகள் மேம்பட்ட பார்வை முகப்புப்பக்கம் வடிவம் அங்கீகாரம் பட பகுப்பாய்வு மற்றும் புரிதலில் சூழலின் பயன்பாடுஃ சூழல் பட வகைப்பாடு கணினி பார்வை பயன்பாடுகள் கணினி பார்வை பட செயலாக்கத்தின் பயன்பாடுகள்